기존의 얼굴 검출 방법은 프레임 간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나, 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 아다부스트 알고리즘을 사용하였다.
최근 차량 수의 급격한 증가로 인하여 도로에서 운행되고 있는 차량의 수는 도로가 수용할수 있는 한계치를 넘어서고 있다. 이러한 교통 과밀 지역의 교통 흐름을 분산시키기 위해 교통감시카메라의 영상에서 혼잡도를 산출하거나, 이동물체의 속도나 개수를 분석하는 방법들이 제시되었다. 그러나, 현재까지의 연구들은 교통 혼잡도를 측정하기 위해 배경 영상을 사용하기 때문에 적당한 배경 영상을 미리 준비하여야 한다. 본 논문에서는 배경 영상을 사용하지 않고 교통 혼잡도를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 에지 정보를 얻기 위해 도로 영상에 DCT를 수행하고 그 결과를 이용하여 교통 혼잡도를 측정하는 방법을 제시한다.
얼굴 검출은 대부분 얼굴의 움직임 정보를 이용한다. 기존에 얼굴 검출 방법은 프레임간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔으나 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다.
본 논문에서는 보안 감시 카메라 영상을 활용하여 화재 검출을 위한 효과적인 심층학습 방안을 제안한다. AlexNet 모델을 기준으로 효과적인 화재 검출을 위한 커널 크기와 커널 이동 간격의 변화에 따른 분류 성능을 비교 분석한다. 학습을 위한 데이터셋은 정상과 화재 2가지 클래스로 분류한다, 정상 영상에는 구름과 안개 낀 영상을 포함하고, 화재 영상에는 연기와 화염을 각각 포함한다. AlexNet 모델의 첫 번째 계층의 커널 크기와 이동 간격에 따른 분류 성능 분석 결과 커널의 크기는 크고, 이동 간격은 작을수록 화재 분류 성능이 우수한 것을 확인할 수 있다.
과학기술위성 3호의 주탑재체인 MIRIS (Multi-purpose InfraRed Imaging System)는 우주관측카메라 (Space Observation Camera, SOC)와 지구관측카메라 (Earth Observation Camera, EOC)가 독립적인 시스템으로 구성되어 있다. 지구관측카메라는 유효 구경 100 mm, F/5의 광학계로 3-5 마이크론 파장영역을 관측하며, 국내에서 개발된 적외선 검출기의 우주 인증 시험과 유사시 한반도 적외선 감시를 주요 목적으로 하고 있다. 고도 700km에서 지상을 볼 때 약 42m/pixel의 공간분해능을 나타낼 것으로 기대하고 있다. 지구관측카메라의 인증 모델(Qualification Model)은 냉동기를 제외한 모든 부품이 국내기술로 제작되었으며, 미러 본딩 및 릴레이 렌즈 조립 기술, 적외선 영상 검교정 기술 등 다양한 경험과 도전을 제공했다. 이 발표에서는 지구관측카메라 인증모델을 이용하여 수행한 주요 시험 과정을 소개한다. 국내 회사 (주)i3 system에서 제작된 적외선 검출기는 $320\times256$ HgCdTe array (평균 양자효율 80% 이상) 이며 77K에서 정상적으로 운영된다. Micro Stirling Cooler에 의해 듀어는 전원을 켠 후 5분 이내에 검출기 운영온도인 77K까지 내려간다. 적외선 광학계의 정렬, 시스템 MTF 측정, 흑체 측정 및 검교정 작업을 수행한 후 야외에서 다양한 경우에 대해 Field Test를 진행했다. 이 발표에서는 Field Test 과정과 이를 통해 얻은 결과를 발표하고, FM (Flight Model) 제작에 있어 수정해야 할 사항들을 제안해 본다.
국내 대다수의 공공장소 및 사유건물은 범죄 예방 및 사후 조치, 내부자 보안, 시설안전 및 화재 예방 등을 위해 CCTV(Closed Circuit Television)를 설치하고 있으며, 매년 설치 대수는 늘어나는 추세이다. 늘어나는 CCTV에 대하여 진행된 설문에서는 다수의 반응이 CCTV의 촬영으로 인한 프라이버시 침해 등의 부정적 시선보다 설치로 인해 발생할 수 있는 범죄의 예방적 측면에서 긍정적으로 보고 있다. 하지만 CCTV는 프라이버시 측면에서 많은 위험성을 내포하고 있으며, 클라우드를 이용하여 영상 데이터를 수집할 경우 피사체의 개인정보가 유출될 수 있다. 인세캠은 각국의 CCTV 감시 영상을 실시간으로 중계하였으며, 중계 대상에는 노트북의 전면카메라까지 포함되어 큰 이슈를 불러일으켰다. 본 논문에서는 CCTV를 통해 영상정보에 대한 프라이버시 기법 처리를 통한 개인정보 유출 방지 및 클라우드 시스템 보안성 강화를 위한 시스템을 소개하기로 한다.
폐기물 환경 시설에서 폐기물 운반 차량의 폐기물 매립장 내 이동 경로와 폐기물 투척 위치를 추적하여 기록함으로써 향 후 폐기물 매립지 재사용을 위한 이력관리를 효율적으로 진행할 수 있다. 이들 폐기물 매립 위치 정보들을 3D 로 매핑하고 위치를 추출하여 최종 매립위치와 매립물 기록을 추출하기 위한 새로운 연구 방법이 다양한 실험조건하에서 구현되었다. 본 연구에서는 쓰레기 매립장 내에서의 차량의 이동경로와 매립시점을 판단할 수 있는 방법을 제시한다. 현재의 영상과 배경영상의 차를 구하여 차량의 이동경로를 추적하고 이동경로의 형태로부터 정차 여부를 판단할 수 있으며, 정차시의 영상과 배출구의 개방영상과의 비교를 통해 폐기물의 매립시점을 검출할 수 있도록 한다. 감시 카메라의 설치정보를 이용하며 매립지 평면상의 좌표와 화면좌표를 변환할 수 있는 방법을 제시한다.
키넥트 센서 버전 2는 컴퓨터 비전과 엑스 박스와 같은 엔유아이 인터페이스로 마이크로소프트에서 출시한 카메라의 일종이다. 이는 높은 프레임 속도로 컬러 영상과 깊이 영상, 오디오 입력 및 스켈레톤 데이터를 취득 할 수 있다. 이러한 다양한 타입의 데이터 정보를 제공해 주기 때문에 이것은 다른 범위의 연구자들을 위한 리소스가 된다. 본 논문에서는 깊이 이미지를 사용하여 우리는 키넥트 범위내에서 특정 영역을 감시하는 시스템을 제시한다. 타켓 영역은 깊이의 최소, 최대 값의 크기에 따라서 그 공간을 모니터링 할 수 있다. 컴퓨터 비전 라이브러리 (Emgu CV)를 사용해서 만약 어떤 오브젝트가 타겟 영역에서 검출된다면 그것을 추적하고 키넥트 카메라는 RGB 이미지를 데이터베이스 서버에 전송한다. 따라서 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션을 통해 키넥트 타켓 지역에서 수상한 움직임이 감지되었음을 사용자에게 통지하고 그 장면의 RGB 영상을 표시하기 위해 개발되었다. 사용자는 모니터링 영역 또는 제한 구역과 관련된 다른 경우에서 가치 있는 물건의 대해 최선의 방법으로 반응하고 실시간 통지를 얻는다.
DVR은 감시를 위한 가장 기본적인 저장 및 전송 장비다. 영상 압축은 DVR 저장 공간의 절약을 위해 중요한 역할을 하는데 영상 압축의 표준인 H.264/AVC가 최근 DVR을 위해 주로 선택 되고 있다. DVR은 빠른 순방향, 역방향 재생과 정지 같은 다양한 출력 모드를 요구하는데, 이러한 것들을 트릭 모드라고 한다. 정밀한 트릭 모드재생의 구현은 복잡한 연산을 처리하기 위한 매우 높은 디코딩 능력이나 지능적인 구조가 요구된다. 이 복잡 도는 하나 이상의 카메라를 사용하여 여러 장소를 모니터 하거나 하나의 장소를 다양한 각도에서 모니터하는 많은 감시 어플리케이션일 때 증가한다. 본 논문에는 여러 채널을 위한 하드웨어 기반의 H.264/AVC 코덱의 트릭 모드재생 구현과 프레임 버퍼 운용 기법을 제시하고 있다. 실험 결과는 비트스트림 크기의 증가를 대가로 키 프레임 인코딩 특성으로 H.264/AVC 비디오 코덱 표준을 사용한 정확한 트릭 모드 재생이 가능하다는 것을 보여준다.
최근 원자력 발전소의 방사능 누출 사고, 삼성 불산 유출사건 등의 재난과 같은 사고는 사람이 직접 복구 작업이나 관리하기 매우 위험하다. 따라서 사람을 대신해 사고장소의 정찰이나 작업을 할 수 있는 무인로봇의 활용이 필요하며, 이를 위해 Mbed (ARM 프로세서)에서 온도/가스 센서와 습도 센서를 이용해 캠 카메라를 통해 영상을 전송받을 수 있도록 하여 시설물 곳곳을 감시할 수 있는 감시스마트로봇을 설계 시험하였다. 또한 외부에서도 인터넷망만 접속되면 HTTP Server를 통하여 PC, Android로 원격조종을 할 수 있도록 하여 시간, 장소에 관계없이 로봇을 원하는 곳으로 주행할 수 있도록 하였다. 이와 같은 감시스마트로봇은 24시간 감시 할 수 있으므로 사고발생의 최소화 및 범죄예방 등의 여러 목적으로 활용할 수 있고 사고 발생 시 빠른 대응을 할 수 있다. 아울러 사람대신 사용할 수 있으므로 인건비를 절감하여 경제적인 효과까지 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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